Тугенгольд А.К. Искусственный интеллект в мехатронике и робототехнике

Лекции. — Ростов-на-Дону: Донской государственный технический университет, 2016. — 104 с.Приступая к знакомству и освоению материалов, представленных в этом учебном пособии, Вы открываете для себя наиболее современное и перспективное направление научных знаний — искусственный интеллект. Это чрезвычайно важно для тех, чья область деятельности в настоящем или будущем связана с мехатроникой. Машина преобразилась в мехатронную систему благодаря тому, что компьютер стал её неотъемлемой ведущей частью. Предлагаемые лекции являются основой для самостоятельной работы студентов, обучающихся по направлениям подготовки: "Мехатроника и робототехника", "Вычислительная техника и информатика" при изучении ими таких дисциплин как "Искусственный интеллект в мехатронике и робототехнике", "Искусственный интеллект", "Компьютерное управление".Введение.
Проблемы искусственного интеллекта (ИИ) в мехатронике.
Зарождение ИИ как науки.
Наиболее важные причины, объясняющие вклад человечества в развитие ИИ.
Основные понятия ИИ.
Представление знаний.
База данных (БД).
База знаний (БЗ).
Формализованные знания.
Неформализованные знания.
Структурно-организационная классификация интеллектуальных систем.
Бионическая организация.
Программно-прагматическая организация.
Специалисты в области представления знаний.
Специалист-эксперт.
Инженер по знаниям.
Методы извлечения знаний.
Типичные модели представления знаний. Продукционные модели.
Модели представления знаний в ИС.
Представление знаний фреймами.
Механизм управления выводом во фреймовых системах.
Наследование в системе фреймов.
Семантические сети или сетевая структура знания. Логика предикатов.
Представление знаний с помощью логики предикатов.
Вопросы для самопроверки.
Технологии нечётких множеств и нечёткой логики.
Операции над нечёткими множествами.
Нечёткие выводы.
Фаззификация.
Логический вывод.
Композиция.
Дефаззификация.
Программное обеспечение в технологии нечетких знаний.
Вопросы для самопроверки.
Нейронные сети.
Модель искусственного нейрона.
Структура нейронной сети.
Обучение нейронной сети.
Методы обучения.
Некоторые проблемы, решаемые в контексте нейросетей.
Классификация образов.
Кластеризация/категоризация.
Аппроксимация функций.
Предсказание/прогноз.
Оптимизация.
Память, адресуемая по содержанию.
Управление.
Пакеты прикладных программ.
Вопросы для самопроверки.
Генетические алгоритмы.
Представление генетической информации.
Алгоритм и генетические операции.
Скрещивание.
Мутация.
Формирование нового поколения.
Экспертные системы (ЭС).
Функциональные структуры.
Оболочки экспертных систем.
Оболочка экспертной системы для управления.
Технология разработки ЭС.
Вопросы для самопроверки.
ИИ в робототехнике.
Интеллектуальные роботы.
Архитектура интеллектуальных роботов.
Технологии ИИ для интеллектуальных роботов.
Современное состояние и перспективы.
Промышленные роботы.
Военные роботы.
Роботы – охранники.
Роботы для дома.
Роботы для игр и развлечений.
Роботы для медицины.
Космические роботы.
Модельные задачи и соревнования роботов.
Литература к лекционному курсу.